Boolean Queries Optimization by Genetic Algorithms

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F05%3A00405639" target="_blank" >RIV/67985807:_____/05:00405639 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Boolean Queries Optimization by Genetic Algorithms

Original language description

Most of information retrieval systems depend on Boolean queries. The performance of an information retrieval sys tem is usually measured in terms of two different criteria, precision and recall. This way, the optimization of any of its components is a clear example of a multiobjective problem. However, although evolutionary algorithms have been widely applied in the information retrieval area, in all of these applications both criteria have been combined in a single scalar fitness function by means of aweighting scheme. In this paper, we deal with using of Genetic algorithms in Information retrieval specially in optimizing of a Boolean query.

Czech name

Optimalizace booleovských dotazů pomocí genetických algoritmů

Czech description

Většina informačních vyhledávacích systémů je založeno na Booleovském modelu. Kvalita těchto systémů se mění typicky pomocí dvou protichůdných kriterií přesnosti a úplnosti. Z toho vyplývá, že optimalizace vyhledávání v tomto systému je typicky multikriteriální optimalizační problém. V minulosti se při použití evolučních algoritmů obě kriteria kombinovala do jedné skalární funkce. Zde používáme genetický algoritmus speciálně pro optimalizaci booleovských dotazů nad fulltextovým informačním systémem.

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

BB - Applied statistics, operational research

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/1ET100300414" target="_blank" >1ET100300414: Intelligent methods for incresing of reliability of electrical networks</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2005

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

Neural Network World

ISSN

1210-0552

e-ISSN

—

Volume of the periodical

15

Issue of the periodical within the volume

-

Country of publishing house

CZ - CZECH REPUBLIC

Number of pages

15

Pages from-to

395-410

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—